-算法总结

机器学习算法总结

朴素贝叶斯：有以下几个地方需要注意：只能做分类1.如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的向量（这里以文本分类为例），比如说是句子单词的话，则长度为整个词汇量的长度，对应位置是该单词出现的次数。2.计算公式如下：其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开。要注意一点就是的计算方法，而由朴素贝叶斯的前提假设可知，=，因此一般有两种，一种是在类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次
Yngxiao123·2022-12-22 21:23

【机器学习】最大熵模型实现

文章目录数据准备最大熵模型推导改进迭代尺度IIS算法总结参考数据准备最大熵模型可以应用于多类别分类，因此这里直接使用原手写识别mnist十类的数据；即https://github.com/phdsky/
phdsky·2022-12-22 16:39

计算机知识体系图谱总结

机器学习的算法总结：感知机决策树支持向量机集成学习Adaboost降维与度量学习聚类贝叶斯分类器构造条件概率：回归分析和统计分析高斯过程回归线性判别分析最近邻居法径向基函数核再生模型构造概率密度函数最大期望算法概率图模型贝叶斯网
月疯·2022-12-22 12:23

路径规划算法总结

路径规划算法1、Dijkstra算法从物体所在的初始点开始，访问图中的结点。迭代检查待检查节点集中的节点，该节点从初始节点向外扩展，直到达到目标节点，该算法能够保证找到一条从初始点到目标点的最短路径。2.最佳优先搜索（BFS）算法按照类似的流程进行，不同的是它能够评估任意节点到目标节点的代价（距离大小）。它选择的不是离初始点最近的节点，而是离目标点最近的节点。它用了一个启发式函数快速的导向目标节点
一只蜗牛儿·2022-12-22 07:48

基于采样的路径规划算法总结

基于采样的路径规划算法总结路径规划算法大致可以分为两类，一类是基于搜索的规划，另一类就是本文将要涉及的基于采样的规划。一般而言，基于搜索的规划（如A*）通常是运行在栅格地图上的。
Atarasin·2022-12-22 07:10

算法竞赛部分算法总结（一）

本文写于2015年暑假，当年文笔稚嫩，且内容并不全面，仅供参考。总结内容包括搜索、图论、动态规划、数据结构与数论等。转载自我的个人网站https://wzw21.cn/2021/04/13/algorithms/目录搜索DFSBFS优缺点剪枝图论图的遍历最短路径最小生成树拓扑排序强连通分量二分图匹配动态规划普通的动态规划背包型动态规划状态压缩动态规划树形动态规划动态规划的优化数据结构基本数据结构树
SoYouTry·2022-12-21 23:12

《机器学习》周志华-决策树算法总结

决策树1.什么是决策树决策树(decisiontree)是一类常见的机器学习方法，亦称“判定树”。顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。例如，挑西瓜的决策过程如下图所示：中间结点是决策过程，叶结点是决策结果。根结点包含样本全集。决策树学习基本算法（是一个递归算法）为：2.划分选择一般而言，随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支结点所包含的样本
鸽鸽姐姐·2022-12-21 21:04

图挖掘算法总结

一.环境准备neo4jpython包：pip3installneo4j和pip3installpy2neo（这里的py2neo是python对Neo4j的驱动库,同时这里必须是py2neo版本必须是最新版4，不然会报连接数据库的错误，老版本不兼容的问题）Java8：这里由于neo4j数据库是依赖于java8的。Neo4j_3.5.14：这里由于neo4j在中国地区下载慢，并且neo4j3.X版本才
李小肥的YY·2022-12-21 19:37

模式识别和机器学习重点算法总结篇

文章目录1，反向传播算法训练步骤总结：1.1步骤：1.2影响网络性能的因素：1.3卷积神经网络权重计算2，Adaboost算法的设计思想和主要计算步骤：2.1设计思想：2.2计算步骤：3，k_means聚类算法：3.1从混合高斯密度函数估计的角度，简述K-Means聚类算法的原理：3.2K-Means聚类算法的计算步骤:3.3影响聚类性能的因素：4，谱聚类算法：4.1谱聚类算法的原理：4.2计算步
程序媛JD·2022-12-21 18:00

YOLO系列目标检测算法——YOLOX

YOLO系列目标检测算法目录-文章链接YOLO系列目标检测算法总结对比-文章链接YOLOv1-文章链接YOLOv2-文章链接YOLOv3-文章链接YOLOv4-文章链接Scaled-YOLOv4-文章链接
Mr.小梅·2022-12-21 16:12

单源最短路算法总结（拓扑、dijkstra、Floyd、Bellman-ford、SPFA） 以洛谷P1807 最长路为例

题目：前情提要：求最长路可以转换为最短路，把每条边都*-1就能把求最长路转换为求最短路，最后输出时再*-1即可（翻翻题解，大佬NB）1.拓扑排序（感觉是神）（好吧，拓扑排序只适用无环图，老老实实学其他算法吧）拓扑排序简介：https://blog.csdn.net/xxcdsg/article/details/127720727适用条件：无环图思路分析：拓扑排序能实现排到每个节点时，之前的节点均遍
xxcdsg·2022-12-21 01:13

深度学习中上采样方法总结

目录1、插值1.1插值算法总结（mode参数）1.2align_corners参数讲解2、反池化2.1平均池化和反平均池化2.2最大池化和反最大池化3、转置卷积(反卷积)深度学习中下采样的方式比较常用的有两种
CV技术指南·2022-12-20 04:01

优化算法总结

SGD（StochasticGradientDescent）：随机梯度下降，每一次计算mini-batch的平均梯度，然后更新参数降低方差类SAG（StochasticAverageGradient）：随机平均梯度，该算法的梯度更新公式为：wk+1=wk−αkk∑j=1kgij(wj)w^{k+1}=w^{k}-\frac{\alpha_{k}}{k}\sum_{j=1}^{k}g_{i_{j}}
jerry_young14·2022-12-19 23:07

YOLO系列目标检测算法——YOLOS

YOLO系列目标检测算法目录-文章链接YOLO系列目标检测算法总结对比-文章链接YOLOv1-文章链接YOLOv2-文章链接YOLOv3-文章链接YOLOv4-文章链接Scaled-YOLOv4-文章链接
Mr.小梅·2022-12-19 21:00

0x00000001 0.数据结构和算法，开始第一次学习总结

文章目录数据结构和算法总结动机后续学习总结参考资料（暂时这么多，贪多嚼不烂）总结思路数据结构和算法总结动机之前写过并且刷过题目，感觉有一定进步。但是知识太零散。
0xCCCC·2022-12-19 19:47

目标检测的各种算法总结

这里是引用腾讯云博客文章：一文读懂目标检测：R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SSD文章目录一、目标检测常见算法二、传统的目标检测算法2.1从图像识别的任务说起2.2物体检测（ObjectDetection）三、候选区域/窗+深度学习分类3.1R-CNN横空出世3.2SPPNet3.3FastR-CNN3.4FasterR-CNN四、基于深度学习的回归方法4.1YO
librahfacebook·2022-12-19 12:45

数据挖掘算法总结,总结学习中遇到的数据挖掘算法，推导过程，实现方式等等

数据挖掘算法总结θ  tech\theta\;techθtech总结学习中遇到的数据挖掘算法，推导过程，实现方式等等1.ID3介绍：ID3算法是一种分类决策树算法，通过一系列规则将数据分类成决策树的形式
dxmato·2022-12-19 08:25

寻找值得学习的强化学习自定义

二、车间调度问题的转化2.1.状态空间2.2动作空间2.3奖惩函数2.4环境三、深度强化学习算法3.1动作探索策略3.2激活函数的选择3.3DDPG算法总结前言标题：基于深度强化学习的离散型制造企业车间动态调度研究作者
古道西风瘦码·2022-12-18 18:19

第一章 路径规划算法概述

传统路径规划算法1.1Dijkstra算法1.2A*算法1.3D*算法1.4人工势场法二、基于采样的路径规划算法2.1PRM算法2.2RRT算法三、智能仿生路径规划算法3.1神经网络算法3.2蚁群算法3.3遗传算法总结前言随着半导体技术和人工智能的快速发展
住在地球上的海边·2022-12-18 16:52

机器学习算法总结

机器学习两个核心任务：任务一：如何优化训练数据—>主要用于解决欠拟合问题任务二：如何提升泛化性能—>主要用于解决过拟合问题KNN定义：给定一个训练集，对新输入的未知样本，通过计算与每个训练样本的距离，找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例大多属于某个类，该样本就属于某个类应用场景：分类/回归问题算法流程：计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离按照距离值进行排序选取最小的k个距离，并统计这k个
程序汪赵可乐·2022-12-18 02:14

fft算法总结

前言电赛期间总结的FFT算法一、fft是什么？FFT（FastFourierTransformation）是离散傅氏变换（DFT）的快速算法。即为快速傅氏变换。它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。二、使用步骤电赛时总结的fft算法，经过实际测试，可用！#include#include#include#include#defineLN10#defineN
莫小可可·2022-12-17 21:14

深度学习笔记——算法总结

一、分类问题KNN(距离度量)DT(ID3-信息增益,C4.5-信息增益比,CART-gini指数)RF(bootstrap抽样，CART)Adaboost(样本权值分布，分类器系数)GBDT(CART,残差)ANN(BP,SGD,sigmodorsoftmax)SVM(对偶,kernel)NaiveBayes(Bayes公式)LR(sigmod,SGDorBFGS)EM(隐变量，极大似然估计，E
R3·2022-12-17 11:39

图像超分算法总结

SRCNN原理整个网络分为三个部分：特征提取非线性映射重建损失函数是MSE。优化器是SGD。超分辨率是在Y通道上进行测试的。实验训练集：91张图片，每个步长14取块大小为33的子图像。共有24800张图像。测试集：Set5在Set5上面的评估在Set14上面的评估yjn8
南妮儿·2022-12-17 08:44

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文章目录没有积分的话，加QQ备注，我发给你，QQ：35017000261算法1.1蓝桥杯历年真题1.2面试中的排序算法总结1.3八大排序算法2JAVA3前端3.1网站素材4安卓4.1飞行的不知名小鸟4.2
Αиcíеиτеǎг·2022-12-17 01:33

YOLO系列目标检测算法——PP-YOLOv2

YOLO系列目标检测算法目录-文章链接YOLO系列目标检测算法总结对比-文章链接YOLOv1-文章链接YOLOv2-文章链接YOLOv3-文章链接YOLOv4-文章链接Scaled-YOLOv4-文章链接
Mr.小梅·2022-12-16 19:17

YOLO系列目标检测算法——YOLOR

YOLO系列目标检测算法目录-文章链接YOLO系列目标检测算法总结对比-文章链接YOLOv1-文章链接YOLOv2-文章链接YOLOv3-文章链接YOLOv4-文章链接Scaled-YOLOv4-文章链接
Mr.小梅·2022-12-16 06:29

时间序列-预测（Forcasting）:时间序列预测算法总结

一、背景介绍绝大部分行业场景，尤其是互联网、量化行业，每天都会产生大量的数据。金融领域股票价格随时间的走势；电商行业每日的销售额；旅游行业随着节假日周期变化的机票酒店价格等；我们称这种不同时间收到的，描述一个或多种特征随着时间发生变化的数据，为时间序列数据（TimeSeriesData）。而时间序列预测做的就是通过多种维度的数据本身内在与时间的关联特性，利用历史的数据预测未来这么一件事情。二、算法
u013250861·2022-12-15 15:23

点云聚类算法总结---点云小白论文艰辛之路2

最近一段时间一直在忙论文，好在把论文大框架已经确定，后续就是细节上的修改以及创新。在下面的一段时间我会不定期的分享一下我论文中尝试过的各个方法的使用感。本篇重点介绍一下点云的聚类方法，我尝试了DBSCAN聚类、区域增长聚类以及K-means聚类这三类聚类方法，下面依次进行总结。1.DBSCAN---以点的密度大小进行聚类1.1基本概念：初始设定两个值：minPts以及半径r核心对象：若一个点的r邻
Ccyyxx199800·2022-12-15 12:43

决策树算法总结

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达前言决策树是机器学习模型较常用的一种方法，李航老师《统计学习方法》详细的描述了决策树的生成和剪枝，本文根据书中的内容，对决策树进行了总结。目录决策树不确定性的度量方法决策树的特征筛选准则决策函数的损失函数评估决策树最优模型的构建步骤决策树的优缺点分析决策树不确定性的度量方法1.不确定性的理解下图为事件A是否发生的概率分布，事件发
小白学视觉·2022-12-15 03:49

数据结构第四部分——常见排序算法总结(C语言版)

常见排序算法总结C语言描述一、插入类排序直接插入排序希尔排序二、交换类排序冒泡排序快速排序三、选择类排序简单选择排序堆排序四、二路归并排序五、基数类排序各种排序算法比较总结一、插入类排序直接插入排序思想
呆呆比特·2022-12-15 00:06

【目标检测 Object Detection】从YOLO v1 到 YOLO v3 算法总结

文章目录0.前言1.YOLOv11.1整体算法1.2特点1.3总结2.YOLOv22.1整体算法2.2特点2.3总结3.YOLOv33.1整体算法3.2特点3.3总结0.前言YOLO系列算法是目标检测领域中单阶段算法的经典/代表之作，同时具备了较高的速度和不错的精度，因此在很多边缘计算、实时性要求较高的任务中备受青睐。因此此文的主要目的是在阅读现有优秀博客和视频讲解的基础上，对YOLO系列算法进行
我是大黄同学呀·2022-12-14 00:55

算法总结（二分与搜索）

1.二分注：元素必须为有序的，如果无序则需要先进行排序。基本思想：基本思想：也称为是折半查找，属于有序查找算法。用给定值k先与中间结点的关键字比较，中间结点把线形表分成两个子表，若相等则查找成功；若不相等，再根据k与该中间结点关键字的比较结果确定下一步查找哪个子表，这样递归进行，直到查找到或查找结束发现表中没有这样的结点。//二分查找（折半查找）left:表示最可能小的值right:表示最可能大的
@赵贝塔·2022-12-12 08:57

机器学习 聚类算法总结

目录一、聚类算法简述二、K-Means算法实现案例一——简单实现三、K-Means算法实现案例二——案例实现四、K-Means算法实现案例三五、轮廓系数六、CH系数七、聚类实现图像压缩八、肘步法一、聚类算法简述二、K-Means算法实现案例一——简单实现#一、导入库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimpor
Dragon Wu·2022-12-12 08:48

图像相似度比较算法总结

图像相似度比较算法总结目录简介全局比较算法hash平均hash插值hash感知hash比较hash指获取相似度直方图单通道直方图多通道直方图结构性相似度SSIM局部信息相似度比较ORB语义层面比较测试目录简介在视觉领域
qq_40586609·2022-12-11 17:27

机器学习算法总结

机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。严格的定义：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机，电子计算机，中子计算机、光子计算机或神经计算
正在思考中·2022-12-11 16:10

游戏中的AI算法总结与改进

一.人工智能的定义人工智能（AI,ArtificialIntelligent）,指的是通过算法编程使计算机模仿人完成一些像人一样的任务，同时在执行任务时模仿人的思维和智慧，甚至通过大量学习训练积累学习经验，提高自身解决问题的智慧和效率。人工应用广泛，像智能交通，人工智能机器人，智能家电等，通过模仿人的智慧代替人类完成一些重复性工作。人工智能目前依旧在人工的阶段，即计算机的智能仍然在人类人工下可控可
技术宅也爱玩游戏·2022-12-11 08:55

决策树简单介绍

前言为完成每日一更的习惯，今天就从与我们专业比较相关的一些基础的机器学习基本方法说起，从目前我现在看的文献来看，用于我们专业的分类算法也就常用的那么几种，随机森林，决策树，SVM等等，今天也是从常用数据挖掘算法总结及
Pyrs·2022-12-11 07:50

跟踪算法总结

目前业内公认效果比较好的跟踪算法：Deep-sort和FairMOT，二者主要区别在于：FairMOT是一个集成检测、跟踪的端到端算法，检测部分基于centerNet，跟踪部分类似deep-sort。个人认为跟踪算法性能的优劣取决于两方面：（1）检测器的性能；（2）跟踪策略。常用的检测网络：单阶检测：（1）YOLOv3/YOLOv4;（2）centerNet；（3）RefineDet；两阶检测：（
Mirinda_cjy·2022-12-10 23:31

机器学习基础 HMM模型（隐马尔科夫）

3.一个HMM模型实例4.HMM观测序列的生成5.HMM模型的三个基本问题四、前向后向算法评估观察序列概率1.回顾HMM问题一：求观测序列的概率2.用前向算法求HMM观测序列的概率2.1流程梳理2.2算法总结
落花雨时·2022-12-10 14:05

K-近邻（KNN）算法

目录前言1、kNN算法总结2、三要素2.1.距离度量：描述最邻近2.2.k的大小2.3.分类规则3场外:kNN最重要的特征工程——特征归一化前言kNN是一种基本的分类和回归方法，本文探讨的是KNN的分类方法
一本糊涂张·2022-12-10 03:18

差异扩展（difference expance ）可逆水印算法总结

一、前言最近在实验个很早就提出来的差异扩展（differenceexpance）可逆水印，将水印信息嵌入至图像，再做完好提取以及完好恢复图像。二、原理（1）嵌入过程图像中取一对像素相邻对（x,y）,可以水平相邻，也可以垂直相邻计算均值l=[(x+y)/2],差值h=x-y,中括号为取整运算假设要隐藏的二值信息为b,b为0或1则计算hs=2*h+b接着需要判断hs和l还原出来的值有没溢出超过0或25
ForeverYang2015·2022-12-09 13:15

【机器学习】回归算法总结 | 线性回归 | 岭回归 | | 套索回归 | 弹性网络回归 | KNN | CART| SVM

参考教材：《机器学习python实践》一、线性回归本题的演示都以波士顿房价数据集为参考，它有13个输入特征，一个输出特征（房价）：线性回归：importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimportKFoldfr
今天一定要洛必达·2022-12-09 13:44

全梯度下降算法、随机梯度下降算法、小批量梯度下降算法、随机平均梯度下降算法、梯度下降算法总结

一、常见梯度下降算法全梯度下降算法(Fullgradientdescent，FGD）随机梯度下降算法（Stochasticgradientdescent，SGD）随机平均梯度下降算法（Stochasticaveragegradientdescent，SAGD）小批量梯度下降算法（Mini-batchgradientdescent，MGD）异：差别在于样本的使用方式不同同：都是为了正确地调节权重向量
learning-striving·2022-12-09 12:06

【主色提取】模糊C均值(FCM )聚类算法和彩色图像快速模糊C均值( CIQFCM )聚类算法

FCM和CIQFCM目录系列文章目录前言一、FCM聚类算法1基本思想编辑2FCM的缺陷二、CIQFCM聚类算法1集群空间映射1.1基本思想1.2压缩聚类样本2初始类中心的确定方法3采样CIQFCM聚类算法总结前言主色提取技术在伪装设计
晓亮.·2022-12-09 11:11

车道线算法合集——各个车道线论文代码地址、算法总结、优劣分析

车道线算法合集一、SCNN1.1核心算法1.2总结二、LaneNet2.1核心算法2.2总结三、End2endbyLeastSquaresFitting（CVPR2019）3.1核心算法3.2总结四、PINet五、LaneATT（CVPR2021Culane数据集上F1Score排名第一名）5.1核心算法5.1总结六、SAD6.1核心算法6.2总结七、车道线相关数据集介绍一、SCNN论文地址tor
我宿孤栈·2022-12-08 19:39

k-均值聚类算法总结

相关定义聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。聚类方法几乎可以应用到所有的对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。K-均值（K-means）聚类是指将数据划分成k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含数据的均值计算而成。聚类和分类最大不同在于，分类的目标事物已知，而聚类不一样。因为其产生的结果与分类相同，而只是类别没有预先定义，聚类有时候也被称为无监督分类。K-均值聚类算法K-均值
架良·2022-12-08 09:48

文本聚类算法总结

一、文本聚类算法总结1.划分法(partitioningmethods)：给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K
listwebit·2022-12-07 22:58

KNN算法总结

概述K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。KNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断出你的类别。本质上，KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度机器学习，算法本身不是最难的，最难的是：1、数学建模：把业务中的特性抽象成向量的过程；2、选取适合模型的数据样本。算法图示从训练集中找到和新数据最接近的k条记录，然后根据多数类来决定新
ITxiaoke·2022-12-07 21:29

【聚类】超详细的性能度量和相似度方法总结

V-measure1.5Fowlkes-Mallows分数2.内部指标2.1轮廓系数（SilhouetteCoefficient）2.2Caliniski-Harabaz指数2.3DB指数（Davies-BouldinIndex）3.相似度算法总结
allein_STR·2022-12-07 13:14

特征工程—特征预处理及K-近邻算法总结

五、特征工程—特征预处理1.特征预处理概念通过一些转换函数将特征数据转换为更加适合算法模型的特征数据的过程。2.为什么要进行归一化/标准化？特征的单位或者大小相差较大，或者说某些特征的方差比其他的特征要大出几个数量级，容易影响（支配）目标结果，使得一些算法无法学习到其它的特征。无量纲化：就是将不同规格的数据转换到同一规格3.特征预处理APIskklearn.preprocessing3.1归一化概
王涛涛.·2022-12-07 13:13
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